Improving Universal Prenatal Screening for Human Immunodeficiency Virus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of implementation of a human immunodeficiency virus (HIV) educational intervention on universal screening for HIV in a prenatal clinic setting. METHODS: In this retrospective cohort study, frequencies of offering and acceptance of HIV testing were compared before and after an educational intervention performed by an HIV-focused nurse. The records of 293 women seeking prenatal care before the intervention and 206 women seeking prenatal care after the intervention were reviewed for offering and acceptance of HIV testing. Fisher's exact test and logistic regression were used to evaluate the relationship between the educational intervention and the offering and acceptance of HIV testing. RESULTS: The frequency of HIV test offering at first visit and test acceptance before the educational intervention were 96.5% and 74.8%, respectively, and after the intervention were 99.5% and 84.3%, respectively. This improvement in offering (3% change) and acceptance (9.5% change) was statistically significant (offering at first visit: OR = 7.27, 95% CI = 1.02 to 316.9; test acceptance: OR = 1.82, 95% CI = 1.14 to 2.88). Test acceptance was statistically significantly improved in the post-intervention group after controlling for confounding variables (OR = 2.02, 95% CI = 1.2 to 3.39). CONCLUSION: The addition of an HIV-focused nurse to a clinic setting improved the frequency of test offering at first visit and of acceptance of HIV testing by pregnant women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».